An Effect of Financial Indicators on Share Price of largest US companies
Identifikátory výsledku
Kód výsledku v IS VaVaI
<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F49777513%3A23510%2F22%3A43966368" target="_blank" >RIV/49777513:23510/22:43966368 - isvavai.cz</a>
Výsledek na webu
<a href="https://kems.upol.cz/fileadmin/userdata/FF/katedry/kae/knowcon/proceedings/Knowcon2022.pdf" target="_blank" >https://kems.upol.cz/fileadmin/userdata/FF/katedry/kae/knowcon/proceedings/Knowcon2022.pdf</a>
DOI - Digital Object Identifier
—
Alternativní jazyky
Jazyk výsledku
angličtina
Název v původním jazyce
An Effect of Financial Indicators on Share Price of largest US companies
Popis výsledku v původním jazyce
There is fierce competition among various approaches for a share price determination, as technical,fundamental, and behavioural analyses try to explain the stock market phenomenon. This paper aims tocontribute to the fundamental analysis and compare the importance of various financial indicators for investors.It uses financial data of one hundred largest companies from the New York Stock Exchange (NYSE) and theNational Association of Securities Dealers Automated Quotations (NASDAQ) and determines how significantlythe financial indicators influence the price of the share, using a panel regression model as the main statisticalapproach. In the second part of the paper, a machine learning approach is used to cluster shares into groupsusing the financial indicators and is studied how much the structure of the clusters matches the sectoral structureof the companies and how miscellaneous are the companies from a financial perspective.
Název v anglickém jazyce
An Effect of Financial Indicators on Share Price of largest US companies
Popis výsledku anglicky
There is fierce competition among various approaches for a share price determination, as technical,fundamental, and behavioural analyses try to explain the stock market phenomenon. This paper aims tocontribute to the fundamental analysis and compare the importance of various financial indicators for investors.It uses financial data of one hundred largest companies from the New York Stock Exchange (NYSE) and theNational Association of Securities Dealers Automated Quotations (NASDAQ) and determines how significantlythe financial indicators influence the price of the share, using a panel regression model as the main statisticalapproach. In the second part of the paper, a machine learning approach is used to cluster shares into groupsusing the financial indicators and is studied how much the structure of the clusters matches the sectoral structureof the companies and how miscellaneous are the companies from a financial perspective.
Klasifikace
Druh
D - Stať ve sborníku
CEP obor
—
OECD FORD obor
50206 - Finance
Návaznosti výsledku
Projekt
—
Návaznosti
S - Specificky vyzkum na vysokych skolach
Ostatní
Rok uplatnění
2022
Kód důvěrnosti údajů
S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů
Údaje specifické pro druh výsledku
Název statě ve sborníku
Knowledge on Economics and Management
ISBN
978-80-244-6232-5
ISSN
—
e-ISSN
—
Počet stran výsledku
7
Strana od-do
123-129
Název nakladatele
Palacký University Olomouc
Místo vydání
Olomouc
Místo konání akce
Olomouc
Datum konání akce
7. 12. 2022
Typ akce podle státní příslušnosti
CST - Celostátní akce
Kód UT WoS článku
—